Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

6.3 Экономическая интерпретация остаточных величин εi

Каждый их остатков характеризует отклонение фактического значения yi от теоретического значения , рассчитанного по построенной регрессионной модели и определяющего, какого среднего зна

чения следует ожидать, когда фактор Х принимает значение xi.

Анализируя остатки, можно сделать ряд практических выводов, касающихся выпуска продукции на рассматриваемых предприятиях отрасли.

Значения остатков i (таблица остатков из диапазона А98:С128) имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого в среднем объема выпуска продукции (которые в итоге уравновешиваются, т.е.).

Экономический интерес представляют наибольшие расхождения между фактическим объемом выпускаемой продукции yi и ожидаемым усредненным объемом .

Вывод:

Согласно таблице остатков максимальное превышение ожидаемого среднего объема выпускаемой продукции имеют три предприятия - с номерами 20, 19, 29 а максимальные отрицательные отклонения - три предприятия с номерами 7, 15, 32. Именно эти шесть предприятий подлежат дальнейшему экономическому анализу для выяснения причин наибольших отклонений объема выпускаемой ими продукции от ожидаемого среднего объема и выявления резервов роста производства.

Задача 7

Нахождение наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.

Уравнения регрессии и их графики построены для 3-х видов нелинейной зависимости между признаками и представлены на диаграмме 2.1 Рабочего файла.

Уравнения регрессии и соответствующие им индексы детерминации R2приведены в табл.2.10 (при заполнении данной таблицы коэффициенты уравнений необходимо указывать не в компьютерном формате, а в общепринятой десятичной форме чисел).

Таблица 2.10

Регрессионные модели связи

Вид уравнения

Уравнение регрессии

Индекс

детерминации R2

Полином 2-го порядка

5Е-05х2+0,6х+201,7

0,8353

Полином 3-го порядка

8Е-08х3-0,001х2+5,1х-5982,3

0,8381

Степенная функция

0,2х1,1788

0,8371

Выбор наиболее адекватного уравнения регрессии определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

Вывод:

Максимальное значение индекса детерминации R2 =0,8381. Следовательно, наиболее адекватное исходным данным нелинейное уравнение регрессии имеет вид 8Е-08х3-0,001х2+5,1х-5982,3.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Результативные таблицы и графики

   

Таблица 2.1

Исходные данные

Номер предприятия

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб.

Выпуск продукции, млн. руб.

5

2870,00

2240,00

23

3094,00

2976,00

27

3350,00

2560,00

1

3446,00

3296,00

8

3574,00

3520,00

32

3638,00

3712,00

22

3894,00

3168,00

19

3990,00

3040,00

2

4054,00

3616,00

3

4182,00

4032,00

13

4214,00

4288,00

26

4310,00

3936,00

9

4374,00

4128,00

4

4406,00

4480,00

28

4502,00

4000,00

17

4534,00

4096,00

6

4630,00

3840,00

14

4630,00

4672,00

25

4630,00

4160,00

7

4758,00

5184,00

31

4950,00

4160,00

18

5014,00

4864,00

10

5046,00

5152,00

20

5078,00

4160,00

24

5174,00

4768,00

29

5206,00

4384,00

15

5302,00

5664,00

12

5526,00

5440,00

21

5654,00

5600,00

16

6070,00

6080,00

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы